换一批基于MRI影像组学列线图预测肝外胆管癌程序性死亡配体1表达
Prediction of Programmed Death Ligand 1 Expression in Extrahepatic Cholangiocarcinoma Based on MRI Radiomics Nomograms
摘要目的 探讨MRI影像组学联合临床特征的列线图术前无创预测肝外胆管癌程序性死亡配体1表达状态的价值.资料与方法 回顾性搜集2011年1月—2021年12月西南医科大学附属医院经手术病理确诊的肝外胆管癌87例,以7∶3随机拆分为训练集和测试集.使用 3D-Slicer软件在MRI图像上逐层勾画感兴趣区,并提取影像组学特征,然后进行数据标准化、特征降维及筛选.采用高斯朴素贝叶斯构建影像组学模型,同时获取影像组学评分.利用多因素 Logistic 回归筛选临床特征,并分别构建临床模型和联合模型.采用受试者工作特征曲线下面积(AUC)对 3 种模型预测效能进行评估,通过校准曲线和决策曲线评估联合模型列线图拟合优度和临床净收益.结果 最终筛选出 9 个影像组学特征和 3个临床特征,临床特征分别为谷丙转氨酶(P=0.020)、谷草转氨酶(P=0.025)、总胆红素(P=0.026).联合模型的预测效能(训练集AUC 0.813,测试集AUC 0.818)优于单独的临床模型(训练集AUC 0.711,测试集AUC 0.705)和影像组学模型(训练集AUC 0.769,测试集AUC 0.767).校准曲线与决策曲线表明联合模型列线图拟合优度佳,并可取得较好的临床净获益.结论 基于术前多序列MRI图像的影像组学评分以及谷丙转氨酶、谷草转氨酶、总胆红素 3 种临床特征,构建联合模型列线图,能有效预测肝外胆管癌程序性死亡配体 1表达状态,为患者精准个性化的免疫治疗提供指导.
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关键词
肝外胆管癌磁共振成像程序性死亡配体1B7-H1抗原影像组学列线图表Extrahepatic cholangiocarcinomaMagnetic resonance imagingProgrammed death ligand 1B7-H1 antigenRadiomicsNomograms
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1005-5185.2025.02.014
发布时间
2025-03-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（82272077）
四川省科学技术厅重点研发项目（2022YFS0070）
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